И делюсь с вами презентацией — думаю, она точно будет полезна тем, кто начинает разбираться в этой теме.
❤4

Channel
@ethicalmachines
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
969subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001829395298 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ethicalmachines |
| Created | Between 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/ethicalmachines |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 15:57 | 969 | +1 |
| 6 Aug 2026, 13:35 | 968 | no change |
| 6 Aug 2026, 08:20 | 968 | first reading |
13 posts held, back to 31 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 13 posts for this entry, the most recent from 3 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
183 reactions across 13 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 36.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 67 | 36.6% | |
| 🔥 | 52 | 28.4% | |
| 👍 | 27 | 14.8% | |
| 💅 | 12 | 6.56% | |
| 🥰 | 7 | 3.83% | |
| 🎉 | 5 | 2.73% | |
| ⚡ | 4 | 2.19% | |
| 🦄 | 4 | 2.19% | |
| 🍾 | 3 | 1.64% | |
| 🤔 | 2 | 1.09% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 13 of the 13 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 183reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 13 most recent posts we hold, published 31 December 2025 to 3 June 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @ethicalmachines. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 13 most recent posts we hold for this entry, published 31 December 2025 to 3 June 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
И делюсь с вами презентацией — думаю, она точно будет полезна тем, кто начинает разбираться в этой теме.
❤4
Сегодня у меня день рождения 🙌🏼 Отметила его по-взрослому: провела день на работе с коллегами и выступила на itsec с докладом про оценку качества AI-продуктов. Кстати, если захотите сделать мне подарок, расскажите про этот канал другу или коллеге. Буду рада, если нас станет 1000 чуть больше 💗
❤10🔥7🎉5🍾3
AI в каждый японский дом
❤6🔥4
AI в Японии Путешествуя по Японии, я начала замечать на улицах баннеры с AI — в метро, магазинах и общественных пространствах (профдеформация, это ты?!). И мне стало интересно, как вообще устроен японский AI-рынок. Оказалось, что он сильно отличается от того, как развивается индустрия в США, Китае или в России. Но сначала немного контекста. Население Японии сокращается уже 16 лет подряд. Только в 2024 году страна …
❤8⚡2🦄2🔥1
Как в индустрии учатся защищать AI За последние 2 года в AI Security сформировалась полноценная отрасль: только в специализированные продукты по защите LLM и агентов инвесторы вложили > $414 миллионов (при общей оценке AI Security рынка $8.5 миллиардов в 2024-2025), появились десятки стартапов и продукты по разным направлениям. И большАя часть решений пришла не из крупных AI-лабораторий, а из независимых команд, неб…
👍5🔥4❤2
Как ускорить оценку качества AI-продуктов: топ-3 фичи Оценка качества aka Eval-s — это почти бесконечные попытки сделать работу AI-продукта точнее / безопаснее / быстрее / дешевле. И со временем этот процесс начинает отнимать у команды все больше времени, потому что: 🟣растет трафик — например, 20+ миллионов трейсов за месяц, которые надо разгребать 🟣нужно постоянно экспериментировать с пайплайном — чтобы он тянул на…
🔥3👍2❤1💅1
Observability & Evals AI-Продуктов: Базовый Джентльменский Набор Год назад я рассказывала об инструментах для наблюдения за AI-продуктами и оценки их качества. Картинка с тех пор особо не изменилась — появились интересные продукты и фичи, но речь о Disruptive innovation тут точно не идет. Но дело не в инструментах. Многие команды думают, что достаточно подключить инструмент — и оценка качества заработает сама. Пост…
👍3🔥3🤔2
Chain-of-Thought Мониторинг как дополнительный слой AI Safety 19-20 февраля в Белграде прошла конференция OpenTalks.AI, где одним из докладов был рассказ Сергея Николенко (наверняка, многим известный) на тему AI Safety в 2026 году. Пока смотрела запись, накидала себе много полезных вещей и об одной из них хочу рассказать вам (а потом, может, и до других доберусь). Обычно наблюдаю, что внутри подходов для мониторинг…
🔥5👍2💅1
В субботу прошла наша T-Sync Conf Спасибо всем, кто сделал этот день насыщенным и запоминающимся 💛🖤 Было так много классных людей и вопросов, что вот уже второй день я почти без голоса Расскажите, что вам понравилось больше всего, а что можно сделать еще лучше
❤15🔥6💅3🦄2
7 февраля пройдет T-Sync Conf — классная и правда необычная конференция. Здесь можно будет лично познакомиться с ребятами, которые делают разные продукты в T, и заглянуть на стенд LLM Platform, где вас ждет много интересного (на картинке, кстати, структура наших продуктов) 👀 Что можно будет сделать на стенде: 🟣узнать у техлида платформы Паши, как устроены интеграции между продуктами 🟣расспросить продакт-лида платфор…
💅7👍1🔥1
Agent-as-a-Judge: возможности и ограничения Привет! В прошлом посте я упоминала о том, что в роли судьи для оценки качества продуктов можно использовать агентов. Но зачем, если есть LLM?! Дело в том, что использование LLM-as-a-Judge тут имеет ряд ограничений и проблем: 🟣склонность к предвзятости aka biases (например, предпочитают более длинные ответы) 🟣неспособность анализировать многошаговые и сложные ответы из-за …
👍5🔥5⚡2
Ребята, спасибо вам, что читаете канал. Желаю в новом году крутых открытий и интересных технологий. Но в первую очередь — классных каникул 🎄 Всех с наступающим!
❤16🥰7👍6🔥3
Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @ethicalmachines. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Citation-graph rank — 864,467 of 1,345,403entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Ethical Machines” (@ethicalmachines), 969 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ethicalmachines.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.